烧瓶中的线程数答案

【问题标题】：number of threads in flask烧瓶中的线程数
【发布时间】：2019-12-13 10:22:50
【问题描述】：

我只是了解烧瓶和请求。当我向服务器发布请求时，我想获取工作线程的数量。我想测量工作线程所花费的时间。所以这是我的服务器和我的客户端代码：

server.py

from flask import Flask
from flask import request
import time 
from flaskthreads import AppContextThread

app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods = ['GET', 'POST'])

def home():
    timeout = time.time() + 10   # 5 minutes from now

    while True:
        test = 0
        if test ==5 or time.time() > timeout:
            break 

    return 'Hello', 200

def main():
    app.run(host='0.0.0.0', threaded = True, debug = True)


if __name__ == "__main__":
    main()

client.py

import os
import requests
import glob
import time 
import base64


url = 'http://0.0.0.0:5000/'


def load_data():

    os.chdir('./500_mb')
    for image in glob.glob('*.jpg'):
        with open(image, 'rb') as imageFile:
            # image_s = base64.b64encode(imageFile.read())
            image_s = {'file_image':open(image, 'rb')}

    return image_s

def send_data():

    start = time.time()
    r = requests.post(url, files = load_data())
    end = time.time()

    print('client 1: {} ms'.format((end - start)*1000))



if __name__ == "__main__":
    send_data()

我怎么知道工作线程的数量？我只是在服务器上添加threaded = True。我一直在寻找答案，但没有人回答我的问题。提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python multithreading flask

【解决方案1】：

首先，通常的免责声明：这几乎无关紧要，因为您可以在实际移动到deployment server 时指定它。

不过，我自己也很好奇，所以我决定追溯一下。

起点在app.run()，让我们看看它做了什么：

def run_command(
    info, host, port, reload, debugger, eager_loading, with_threads, cert, extra_files
):

...

from werkzeug.serving import run_simple

    run_simple(
        host,
        port,
        app,
        use_reloader=reload,
        use_debugger=debugger,
        threaded=with_threads,
        ssl_context=cert,
        extra_files=extra_files,
    )

所以，下一个停靠港是werkzeug.serving with run_simple。

从这里开始，您会对该模块感到震惊：

首先你会看到它使用了make_server
make_server 启动 ThreadedWSGIServer
ThreadedWSGIServer 将socketserver.ThreadingMixIn 作为参数。

前往socketserver。我们可以从the source code看到以下内容：

class ThreadingMixIn:
    """Mix-in class to handle each request in a new thread."""

    ...

    def process_request(self, request, client_address):
        """Start a new thread to process the request."""
        t = threading.Thread(target = self.process_request_thread,
                             args = (request, client_address))
        t.daemon = self.daemon_threads
        if not t.daemon and self.block_on_close:
            if self._threads is None:
                self._threads = []
            self._threads.append(t)
        t.start()

所以，答案是它在每个请求上启动一个新线程。如果不出意外，这是一个跟踪代码路径的有趣练习。

2021 年 9 月编辑：我最初犯的错误是没有从 git 获取永久链接，因此答案的不同部分与我试图显示的代码路径不同步。我已经更正了这一点，以尝试使永久链接更加稳定，但是由于涉及到多个库，请注意事情可能随时发生变化。不过，我认为一般原则会持续一段时间。

【讨论】：